🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
🍊心愿：点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
Java实战项目
Python实战项目
微信小程序|安卓实战项目
大数据实战项目
PHP|C#.NET|Golang实战项目
🍅 ↓↓文末获取源码联系↓↓🍅

基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-功能介绍

本系统《基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统》是一个专为现代连锁火锅品牌打造的一体化数字解决方案，旨在通过技术手段全面提升运营效率与顾客用餐体验。系统采用前后端分离的B/S架构，后端依托Python语言和Django框架的强大生态，负责处理所有核心业务逻辑、数据交互与API接口；前端则采用Vue.js结合ElementUI组件库，构建出响应式、交互流畅的用户界面，确保在PC及平板设备上均有出色表现。系统功能覆盖了从顾客端自助扫码点餐、菜单智能推荐、订单实时跟踪，到后厨的订单接单、出品管理，再到门店管理员的桌台状态监控、会员管理、促销活动配置，乃至总部管理层面的多门店数据看板、跨门店库存调拨、菜品销售数据分析与利润报表等关键环节。通过MySQL数据库对所有数据进行集中存储与管理，实现了信息流在顾客、前厅、后厨、门店及总部之间的无缝流转，真正做到了“智慧”化管控，帮助连锁火锅企业降低人力成本、优化库存结构、提升决策水平

基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-选题背景意义

选题背景
如今，餐饮行业的竞争越来越激烈，尤其是火锅这种热门品类，连锁化经营已经成为主流趋势。但很多连锁火锅店在快速扩张的同时，管理方式却没跟上，常常会遇到一些头疼的问题。比如，各家门店的库存都是各管各的，这家店某种肉品卖断货了，那家店却可能还积压着不少，导致资源浪费和顾客体验下降。再比如，顾客点餐还是依赖服务员，高峰期忙不过来，点错、漏单的情况时有发生。老板想看看整体的经营数据，还得等各家店把报表发过来再手动汇总，信息滞后严重，根本没法快速做出调整。面对这些现实困境，开发一套能够打通所有环节、实现数据实时同步和智能分析的集中式管理系统，就成了一个非常迫切的需求，这也是本课题想要着手解决的核心问题。

选题意义
这个项目对我来说，意义还是挺实在的。从实际应用角度看，它虽然只是一个毕业设计，但它的设计思路和实现功能，确实能为中小型连锁餐饮企业提供一套低成本的数字化转型参考。通过这个系统，门店管理者能更直观地掌握经营状况，比如哪些菜品是爆款，哪些需要促销，从而让备货和营销更有针对性，减少浪费。对顾客来说，扫码点餐和智能推荐也能让整个用餐过程更方便、更有趣。从我个人成长的角度看，完成这个项目让我把大学里学的Django后端开发、Vue前端构建、MySQL数据库设计等零散的知识点，系统地串联了起来，完整地走了一遍从需求分析到系统实现的全过程。这不仅是技术能力的一次综合演练，更让我对软件工程的规范和项目管理有了更深的体会，为以后从事相关工作打下了不错的基础。

基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-技术选型

开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）

基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-图片展示

基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-代码展示

frompyspark.sqlimportSparkSession# 初始化Spark会话，用于处理大规模日志或历史数据，例如分析全年的用户行为spark=SparkSession.builder.appName("HotPotSystemAnalysis").getOrCreate()defgenerate_smart_recommendations(user_id):# 根据用户ID生成智能菜品推荐，这是智慧餐饮的核心体现user_order_history=Order.objects.filter(user_id=user_id).values_list('item_id',flat=True).distinct()# 查询与当前用户点过相同菜品的其他用户similar_users=Order.objects.filter(item_id__in=user_order_history).exclude(user_id=user_id).values_list('user_id',flat=True).distinct()# 找出这些相似用户点过，但当前用户没点过的热门菜品recommended_items=Order.objects.filter(user_id__in=similar_users).exclude(item_id__in=user_order_history).values('item_id').annotate(order_count=models.Count('item_id')).order_by('-order_count')[:5]# 从推荐结果中获取菜品详情item_ids=[item['item_id']foriteminrecommended_items]recommended_menu_items=MenuItem.objects.filter(id__in=item_ids)# 将推荐结果存入缓存，提高下次访问速度cache_key=f"user_rec_{user_id}"cache.set(cache_key,recommended_menu_items,timeout=3600)returnrecommended_menu_itemsdefmanage_cross_store_inventory(requesting_store_id,item_id,quantity_needed):# 跨门店库存调拨功能，解决连锁店库存不均的问题requesting_store=Store.objects.get(id=requesting_store_id)requesting_inventory=Inventory.objects.get(store=requesting_store,item_id=item_id)ifrequesting_inventory.quantity>=quantity_needed:return{"status":"success","message":"本店库存充足，无需调拨。"}# 寻找同一区域内有富余库存的门店deficit=quantity_needed-requesting_inventory.quantity region_stores=Store.objects.filter(region=requesting_store.region).exclude(id=requesting_store_id)fordonor_storeinregion_stores:donor_inventory=Inventory.objects.get(store=donor_store,item_id=item_id)ifdonor_inventory.quantity>donor_inventory.safety_stock:# 计算可调拨数量transfer_amount=min(deficit,donor_inventory.quantity-donor_inventory.safety_stock)# 创建库存调拨记录并更新两边库存InventoryTransfer.objects.create(from_store=donor_store,to_store=requesting_store,item_id=item_id,quantity=transfer_amount)requesting_inventory.quantity+=transfer_amount requesting_inventory.save()donor_inventory.quantity-=transfer_amount donor_inventory.save()deficit-=transfer_amountifdeficit<=0:breakifdeficit>0:return{"status":"partial","message":f"已尽力调拨，但仍缺{deficit}件。"}else:return{"status":"success","message":"跨门店调拨成功。"}defanalyze_daily_sales_and_update_menu(target_date):# 分析每日销售数据并据此动态调整菜单策略，例如自动设置促销daily_orders=Order.objects.filter(create_time__date=target_date)total_revenue=daily_orders.aggregate(total=models.Sum('total_price'))['total']or0# 统计每个菜品的销售数量和销售额sales_data=daily_orders.values('item_id__name').annotate(sold_quantity=models.Sum('quantity'),revenue=models.Sum('price')).order_by('-sold_quantity')# 找出销量垫底的10%的菜品total_items=MenuItem.objects.count()bottom_10_percent_count=max(1,int(total_items*0.1))least_sold_items=sales_data.order_by('sold_quantity')[:bottom_10_percent_count]# 将这些滞销品自动设置为促销状态foritem_datainleast_sold_items:item_name=item_data['item_id__name']menu_item=MenuItem.objects.get(name=item_name)ifmenu_item.is_promotionalisFalse:menu_item.is_promotional=Truemenu_item.promotional_price=menu_item.price*0.8# 设置8折优惠menu_item.save()# 将分析结果存入数据表供报表调用DailySalesReport.objects.update_or_create(date=target_date,defaults={'total_revenue':total_revenue,'details':sales_data})returnf"已完成{target_date}的销售分析，并更新了{len(least_sold_items)}个菜品为促销状态。"

基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-结语

👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
Java实战项目
Python实战项目
微信小程序|安卓实战项目
大数据实战项目
PHP|C#.NET|Golang实战项目
🍅 主页获取源码联系🍅